Algorithmen und Regeln für eine kontextunabhängige Selektion heterogener Daten als Preprocessing für VisualAnalytics
Algorithms and rules for context independend selection of heterogenuous data as preprocessing for VisualAnalytics.
- Mit dem massiven Ausbau datenverarbeitender Systeme in fast allen Branchen und Unter-nehmensgrößen werden Kennzahlen aus computergenerierten Standardanalysen verwendet, um Prozesse innerhalb des Unternehmens zu überwachen und zu optimieren. Durch den allzeit rasanten technologischen Fortschritt und immer günstiger werdende Hardware sind selbst in vielen kleineren Unternehmen Datenerfassungssysteme vorhanden, mit welchen Daten in Umfang und Menge weit über die Anforderungen der Standardanalysen hinaus gesammelt werden. Der technische Fortschritt spiegelt sich auch in den Prozessoptimierungen wieder. Im marktwirtschaftlichen Ringen setzen sich diejenigen Un-ternehmen durch, welche ihre Prozesse über die Standardanalysen hinaus optimieren kön-nen. Dazu werden neue Analyseverfahren wie zum Beispiel VisualAnalytics eingesetzt, welches sein Potential aus dem vollständigen Datenbestand schöpft. Hierbei werden neue Fragestellungen an die Daten durch Echtzeitvisualisierung des vollständigen oder teilweisen Datenbestandes und durch die Arbeit mit den Visualisierungen erörtert. Durch Zoomen und Filtern in den Visualisierungen können Fragestellungen so in kleinere Teilfragen aufgebro-chen werden, welche sich dann bis zur Datensatzebene hinab beantworten lassen. Eine Softwarelösung für VisualAnalytics ist VisualCockpit von der Firma n³. Dieses ist eine umfas-sende Lösung mit vielen Möglichkeiten zur Visualisierung der Daten sowie zur Arbeit mit den erstellten Analysen. Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, auch kleineren und mittelständigen Unternehmen mit geringeren personellen Kapazitäten den Einstieg in VisualAnalytics mit VisualCockpit zu erleichtern, indem aus den ins VisualCockpit geladenen Daten automati-siert Basisanalysen generiert werden.
Author: | Thomas Steinbach |
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Advisor: | Benno FellenbergGND, Matthias Nagel |
Document Type: | Bachelor Thesis |
Language: | German |
Name: | n³ data analysis - software development - consulting GmbH & Co. KG Dr.-Friedrichs-Straße 42, 08606 Oelsnitz |
Date of Publication (online): | 2016/02/18 |
Year of first Publication: | 2014 |
Publishing Institution: | Westsächsische Hochschule Zwickau |
Date of final exam: | 2014/01/30 |
Tag: | Data Mining; Information Gain; Interessantheit |
Page Number: | 59 Seiten, 23 Abb., 9 Tab., 15 Lit. |
Faculty: | Westsächsische Hochschule Zwickau / Physikalische Technik, Informatik |
Release Date: | 2016/02/18 |